9、数据存储交互：从获取到处理的全面指南

数据存储交互：从获取到处理的全面指南

1. 数据获取的重要性与挑战

在当今数据爆炸的时代，数据科学家不仅要处理数据，更要花费大量时间从各种来源获取数据。获取数据就像侦探从晦涩的来源中寻找线索一样困难。因为数据量巨大，找到所需的特定数据就如同大海捞针。有时，甚至需要自己生成具有特定特征的数据来验证对原始数据的假设。

2. 数据来源的分类

数据来源可以分为以下几类：
- 本地 ：存储在系统或网络连接的硬盘上，优点是速度快、可靠性高。
- 网络或其他在线来源 ：数据通常位于非直接控制的系统中，优点是多样性和新鲜度高。
- 动态生成 ：由应用程序以某种方式创建，优点是一致性和完整性好。
- 合成生成 ：根据软件脚本定义的标准创建数据，例如 Scikit - learn 中的 make_classification 函数，优点是可以完全控制数据及其特征。

3. 本地数据获取

3.1 本地数据形式

实际工作中的数据通常以文件形式存在，其中扁平文件是最容易处理的。扁平文件的数据以简单列表形式呈现，可以逐行读取到内存中。使用原生 Python 技术读取文件存在一些问题，例如无法智能识别文件头，难以选择特定列的数据。而 pandas 库可以更轻松地读取和理解扁平文件数据。

3.2 扁平文件类型

• 文本文件 ：格式最简